Biến phụ thuộc Lg
Biến Hệ số hồi quy
Sai số
chuẩn Thống kê t Xác suất
LIG 0.411987** 0.099892 4.124341 0.0258
LIP 0.761324** 0.223152 3.411682 0.0421
LL -0.336639 0.172284 -1.95398 0.1457
XU_HUONG -0.016173* 0.005441 -2.97261 0.0589
C -0.441727 0.555373 -0.79537 0.4845
Ghi chú: *** ứng với mức ý nghĩa 1%, ** ứng với mức ý nghĩa 5% và * ứng với mức ý nghĩa 10%.
Nguồn: Tác giả tự tính tốn trên phần mềm Eviews 9.0.
Xem thêm phụ lục 08: Kết quả tính tốn tác động ngắn hạn và dài hạn. Với kết quả tính tốn tác động dài hạn từ mơ hình ARDL cho thấy vốn đầu tư cơng trên GDP (LIg), vốn đầu tư khu vực ngồi quốc doanh trên GDP (LIp), đều có tác động cùng chiều lên tăng trưởng kinh tế (Lg) trong dài hạn một cách có ý nghĩa thống kê. Trong khi đó tăng trưởng lực lượng lao động có mối quan hệ ngược chiều với tăng trưởng và khơng có ý nghĩa thống kê.
Ý nghĩa các hệ số hồi quy có thể được được giải thích như sau:
Vốn đầu tư công trên GDP (LIg): hệ số hồi quy của biến vốn đầu tư công trên GDP là dương cho thấy kết quả phù hợp với giả thuyết nghiên cứu. Cụ thể, với mức ý
tăng 1% làm cho chỉ số tăng trưởng kinh tế tăng khoảng 0,411987%.
Vốn đầu tư khu vực ngoài quốc doanh trên GDP (LIp) có quan hệ cùng chiều với chỉ số tăng trưởng kinh tế trong dài hạn, trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, lượng vốn đầu tư khu vực ngoài quốc doanh trên GDP tăng 1% dẫn đến chỉ số tăng trưởng kinh tế tăng lên khoảng 0.761324%. Hệ số hồi quy của biến vốn đầu tư khu vực ngoài quốc doanh trên GDP là dương với mức ý nghĩa 1% cho thấy kết quả phù hợp với giả thuyết nghiên cứu.
Như vậy, trong dài hạn yếu tố tăng trưởng lao động không tác động đến tăng trưởng, nhưng yếu tố vốn đầu tư cơng trên GDP có tác động nhưng tác động khơng mạnh bằng vốn đầu tư từ khu vực ngoài quốc doanh trên GDP.
3.4.5 Ước lượng hệ số ngắn hạn của mơ hình ARDL
Gujarati (2003, trang 824), khi hai biến đồng liên kết, giữa chúng có mối quan hệ dài hạn, đang ở trạng thái cân bằng dù có thể khơng cân bằng trong ngắn hạn. Để phân tích ảnh hưởng của xu hướng thay đổi ngắn hạn lên cân bằng trong dài hạn, nghiên cứu sử dụng mơ hình hiệu chỉnh sai số. Như vậy ở phương trình (5), giữa các biến tồn tại đồng liên kết, nghĩa là trong dài hạn phương trình (5) đạt trạng thái cân bằng, tuy nhiên trong ngắn hạn có thể mất cân bằng và vì thế sai số hay phần dư được tạo ra từ phương trình (5) được gọi là sai số cân bằng và có thể được sử dụng để liên hệ trạng thái ngắn hạn với dài hạn của chỉ số tăng trưởng kinh tế.
Nếu hệ số hồi quy của ECM(-1) khác khơng một cách có ý nghĩa thống kê thì trong ngắn hạn phương trình (5) khơng đạt trạng thái cân bằng, tuy nhiên trong dài hạn thì cân bằng. Hệ số hồi quy của ECM(-1) được kỳ vọng mang dấu âm, vì bản thân ECM(-1) là sai số điều chỉnh.
Biến phụ thuộc Lg
Biến Hệ số hồi
quy Sai số chuẩn Thống kê
t Xác suất LG(-1) 0.243912 0.219746 1.109971 0.348 LIG 0.303051* 0.125437 2.41596 0.0945 LIG(-1) 0.111539 0.13893 0.802847 0.4808 LIG(-2) -0.063082 0.16306 -0.386865 0.7247 LIG(-3) -0.10947 0.126401 -0.866055 0.4502 LIP 1.053218*** 0.118057 8.921244 0.003 LIP(-1) -0.224205 0.218113 -1.027932 0.3796 LIP(-2) 0.322771 0.146721 2.199902 0.1152 LL -0.012578 0.065564 -0.191844 0.8601 LL(-1) 0.168467 0.092121 1.82875 0.1649 LL(-2) -0.053983 0.108593 -0.497109 0.6533 LL(-3) 0.171578* 0.06953 2.467705 0.0902 XU_HUONG -0.021683 0.010217 -2.122372 0.1239 ECM(-1) -1.340677** 0.303049 -4.423967 0.0214
Ghi chú: *** ứng với mức ý nghĩa 1%, ** ứng với mức ý nghĩa 5% và * ứng với mức ý nghĩa 10%.
Nguồn: Tác giả tự tính tốn trên phần mềm Eviews 9.0.
Xem thêm phụ lục 08: Kết quả tính tốn tác động ngắn hạn và dài hạn. ECM(-1) = LG–(0.4120*LIG+0.7613*LIP -0.3366*LL - 0.0162*XU_HUONG - 0.4417)
động chỉ số tăng trưởng kinh tế như sau:
ΔLg (-1): với mức ý nghĩa 10%, hệ số biến thiên một năm trước đó của chỉ số tăng trưởng kinh tế có mối quan hệ cùng chiều với biến thiên chỉ số tăng trưởng kinh tế hiện tại trong điều kiện các yếu tố khác khơng đổi tuy nhiên khơng có ý nghĩa thống kê.
ΔLIg: biến thiên của đầu tư cơng trên GDP có tác động cùng chiều tới biến thiên của chỉ số tăng trưởng kinh tế với mức ý nghĩa 10% trong điều kiện các yếu tố khác không đổi. Biến thiên của đầu tư cơng trên GDP tăng 1% thì biến thiên của chỉ số tăng trưởng kinh tế tăng khoảng 0.303051%.
LIG(-1): biến thiên của đầu tư cơng trên GDP của một năm trước đó khơng có tác
động tới biến thiên của chỉ số tăng trưởng kinh tế ở mức ý nghĩa cho phép trong điều kiện các yếu tố khác không đổi.
LIG(-2): biến thiên của đầu tư cơng trên GDP của hai năm trước đó khơng có tác
động tới biến thiên của chỉ số tăng trưởng kinh tế ở mức ý nghĩa cho phép trong điều kiện các yếu tố khác không đổi.
LIG(-3): biến thiên của đầu tư công trên GDP của ba năm trước đó khơng có tác
động tới biến thiên của chỉ số tăng trưởng kinh tế ở mức ý nghĩa cho phép trong điều kiện các yếu tố khác không đổi.
LIP: biến thiên của đầu tư khu vực ngoài quốc doanh trên GDP có tác động cùng
chiều tới biến thiên của chỉ số tăng trưởng kinh tế với mức ý nghĩa 1% trong điều kiện các yếu tố khác không đổi. Biến thiên của đầu tư khu vực ngoài quốc doanh trên GDP tăng 1% thì biến thiên của chỉ số tăng trưởng kinh tế tăng khoảng 1.053218%.
LIP(-1): biến thiên của đầu tư khu vực ngoài quốc doanh trên GDP của một năm
trước đó khơng có tác động tới biến thiên của chỉ số tăng trưởng kinh tế ở mức ý nghĩa cho phép trong điều kiện các yếu tố khác khơng đổi.
trước đó khơng có tác động tới biến thiên của chỉ số tăng trưởng kinh tế ở mức ý nghĩa cho phép trong điều kiện các yếu tố khác không đổi.
LL: biến thiên của đcủa tăng trưởng của lực lượng lao động khơng có tác động tới
biến thiên của chỉ số tăng trưởng kinh tế ở mức ý nghĩa cho phép trong điều kiện các yếu tố khác không đổi.
LL(-1): biến thiên của của tăng trưởng của lực lượng lao động của một năm trước
đó khơng có tác động tới biến thiên của chỉ số tăng trưởng kinh tế ở mức ý nghĩa cho phép trong điều kiện các yếu tố khác không đổi.
LL(-2): biến thiên của của tăng trưởng của lực lượng lao động của hai năm trước
đó khơng có tác động tới biến thiên của chỉ số tăng trưởng kinh tế ở mức ý nghĩa cho phép trong điều kiện các yếu tố khác không đổi.
LL(-3): biến thiên của của tăng trưởng của lực lượng lao động của ba năm trước
đó có tác động cùng chiều tới biến thiên của chỉ số tăng trưởng kinh tế với mức ý nghĩa 10% trong điều kiện các yếu tố khác không đổi. Biến thiên của tăng trưởng của lực lượng lao động tăng 1% thì biến thiên của chỉ số tăng trưởng kinh tế tăng khoảng 0.171578%.
Hệ số của phần sai số hiệu chỉnh ECM(-1) là -1.340677 có ý nghĩa thống kê ở mức 5%, có nghĩa là giá trị biến thiên của chỉ số tăng trưởng kinh tế bị khử đi khoảng 1.340677; đây cũng là mức chênh lệch giữa biến thiên ngắn hạn và dài hạn. Điều này chứng tỏ những cú sốc hoặc biến động ngắn hạn sẽ làm ảnh hưởng đến tăng trưởng kinh tế Bình Thuận để đạt được điểm cân bằng trong dài hạn. Theo ước lượng này, tố độ điều chỉnh chậm. Hệ số của phần sai số hiệu chỉnh ECM(-1) có ý nghĩa thống kê ở mức 5% đã đảm bảo rằng nghiên cứu có tồn tại quan hệ đồng tích hợp như đã tìm ra ở phần kiểm định đường bao theo Pesaran (1997).
3.4.6 Các kiểm định chẩn đoán
3.4.6.1 Kiểm định Wald
β6*LIG(-3) + β7*LIG(-4) + β8*LIP + β9*LIP(-1) + β10*LIP(-2) + β11*LIP(-3) + β12*LL + β13*LL(-1) + β14*LL(-2) + β15*LL(-3) + β16*LL(-4) + ε
Giả thuyết kiểm định:
H0: các biến độc lập trong mơ hình hồn tồn khơng giải thích cho biến phụ thuộc.𝛽1 = 𝛽2 = 𝛽3 = 𝛽4 = 𝛽5 = 𝛽6 = 𝛽7 = 𝛽8 = 𝛽9 = 𝛽10 = 𝛽11 = 𝛽12 = 𝛽13 = 𝛽14 = 𝛽15 = 𝛽16 = 0
H1: có ít nhất có một biến độc lập giải thích cho sự thay đổi của biến phụ thuộc.𝛽1 ≠ 0; 𝛽2 ≠ 0; 𝛽3 ≠ 0; 𝛽4 ≠ 0; 𝛽5 ≠ 0; 𝛽6 ≠ 0; 𝛽7 ≠ 0; 𝛽8 ≠ 0; 𝛽9 ≠
0; 𝛽10 ≠ 0; 𝛽11 ≠ 0; 𝛽12 ≠ 0; 𝛽13 ≠ 0; 𝛽14 ≠ 0; 𝛽15 ≠ 0; 𝛽16 ≠ 0;
Tiêu chuẩn kiểm định:
Khi p-value ≤ α = 5% => Bác bỏ giả thuyết H0, chấp nhận giả thuyết H1;
Khi p-value > α = 5% => Bác bỏ giả thuyết H1, chấp nhận giả thuyết H0;
Bảng 3.6 Kết quả kiểm định ý nghĩa của các hệ số hồi qui
Wald Test:
Equation: Untitled
Test Statistic Value df Probability F-statistic 37.18058 (16, 3) 0.0062 Chi-square 594.8893 16 0.0000
Nguồn: Tác giả tự tính tốn trên phần mềm Eviews 9.0.
Kết quả kiểm định Wald cho thấy giá trị p-value = 0,000 ≤ α = 5%. Như vậy có thể bác bỏ giả thuyết H0, chấp nhận giả thuyết H1: có ít nhất có một biến độc lập giải thích cho sự thay đổi của biến phụ thuộc.
3.4.6.2 Kiểm định dạng hàm
Nhà kinh tế lượng Ramsey đã đề xuất kiểm định RESET (kiểm định dạng của mơ hình hồi qui), xem dạng phương trình có sai hay khơng.
Giả thuyết H1: Mơ hình có dạng hàm sai. Tiêu chuẩn kiểm định:
Khi p-value ≤ α = 5% => Bác bỏ giả thuyết H0, chấp nhận giả thuyết H1;
Khi p-value > α = 5% => Bác bỏ giả thuyết H1, chấp nhận giả thuyết H0;
Bảng 3.7 Kết quả kiểm định dạng hàm
Omitted Variables: Squares of fitted values
Value df
Probabilit y
t-statistic 0.064065 2 0.9547
F-statistic 0.004104 (1, 2) 0.9547
Kết quả kiểm định Ramsey’s RESET cho thấy giá trị p-value của kiểm định χ2 là 0.9547> α = 5% và giá trị p-value của kiểm định F là 0.9547> α = 5%. Như vậy có thể bác bỏ giả thuyết H1, chấp nhận giả thuyết H0: Mơ hình có dạng hàm phù hợp.
3.4.6.3 Kiểm định đa cộng tuyến
Có sự phụ thuộc tuyến tính cao giữa các biến giải thích gọi là đa cộng tuyến. Theo Damodar N.Gujarati, 2003, trang 359, khi hệ số tương quan giữa các biến độc lập đều nhỏ hơn 0,8 thì có thể mơ hình khơng bị ảnh hưởng của hiện tượng đa cộng tuyến. Dựa vào bảng ma trận hệ số tương quan giữa các biến đã trình bày ở bảng 3.8 ở trên, ta thấy hệ số tương quan giữa các biến độc lập đều nhỏ hơn 0,3 nên theo quy tắc kinh nghiệm, kỳ vọng mơ hình khơng bị ảnh hưởng của hiện tượng đa cộng tuyến.
Bảng 3.8 Kết quả tính tốn tương quan giữa các biến
LG LIG LIP LL
LG 1.000000 0.822189 0.457697 0.337922 LIG 0.822189 1.000000 0.155203 0.261251 LIP 0.457697 0.155203 1.000000 0.235724 LL 0.337922 0.261251 0.235724 1.000000
Giả thuyết kiểm định:
Giả thuyết H0: Mơ hình khơng có tự tương quan bậc 1
Giả thuyết H1: Mơ hình có tự tương quan bậc 1. Tiêu chuẩn kiểm định:
Khi p-value ≤ α = 5% => Bác bỏ giả thuyết H0, chấp nhận giả thuyết H1.
Khi p-value > α = 5% => Bác bỏ giả thuyết H1, chấp nhận giả thuyết H0.
Bảng 3.9 Kết quả kiểm định tự tương quan
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:
F-statistic 0.273380 Prob. F(1,2) 0.6532 Obs*R-squared 2.525307 Prob. Chi-Square(1) 0.1120
Nguồn: Tác giả tự tính tốn trên phần mềm Eviews 9.0.
Kết quả kiểm định tự tương quan bậc 1 của mơ hình bằng kiểm định Breusch- Godfrey cho thấy giá trị p-value của kiểm định χ2 là 0.1120> α = 5% và giá trị pvalue của kiểm định F là 0.6532> α = 5%. Như vậy có thể bác bỏ giả thuyết H1, chấp nhận giả thuyết H0: Mơ hình khơng có tự tương quan bậc 1.
3.4.6.5 Kiểm định phương sai thay đổi
Giả thuyết kiểm định:
Giả thuyết H0: Mơ hình gốc có phương sai sai số không đổi (đồng đều);
Giả thuyết H1: Mơ hình gốc có phương sai sai số thay đổi (không đồng đều). Tiêu chuẩn kiểm định:
Khi p-value ≤ α = 5% => Bác bỏ giả thuyết H0, chấp nhận giả thuyết H1.
Khi p-value > α = 5% => Bác bỏ giả thuyết H1, chấp nhận giả thuyết H0.
Bảng 3.10 Kết quả kiểm định phương sai sai số thay đổi
Heteroskedasticity Test: Breusch-Pagan-Godfrey
F-statistic 0.292768 Prob. F(17,3) 0.9587 Obs*R-squared 13.10235 Prob. Chi-Square(17) 0.7293
Nguồn: Tác giả tự tính tốn trên phần mềm Eviews 9.0.
Kết quả kiểm định phương sai sai số của mơ hình cho thấy giá trị p-value của kiểm định χ2 là 0.7293> α = 5% và giá trị p-value của kiểm định F là 0.9587> α = 5%. Như vậy có thể bác bỏ giả thuyết H1, chấp nhận giả thuyết H0: Mơ hình khơng có phương sai sai số thay đổi.
3.4.6.6 Kiểm định tính ổn định phần dư
Kiểm định tính ổn định phần dư của mơ hình thơng qua kiểm định tổng tích lũy của phần dư (CUSUM: Cumulative Sum of Recursive Residuals) và tổng tích lũy hiệu chỉnh của phần dư (CUSUMSQ: Cumulative Sum of Square of Recursive Residuals). Nếu tổng tích lũy hiệu chỉnh của phần dư nằm trong dải tiêu chuẩn ứng với mức ý nghĩa cho trước thì phần dư có tính ổn định và mơ hình được chấp nhận là “ổn định khoảng” (roughly stable) hay còn gọi là ổn định động (dynamically stable).
Hình 3.1 Tổng tích lũy phần dư (CUSUM)
-6 -4 -2 0 2 4 6 2012 2013 2014 2015 CUSUM 5% Significance
-0.4 0.0 0.4 0.8 1.2 1.6 2012 2013 2014 2015
CUSUM of Squares 5% Significance
Nguồn: Tác giả tự tính tốn trên phần mềm Eviews 9.0.
Kết quả kiểm định tổng tích lũy của phần dư và tổng tích lũy hiệu chỉnh của phần dư đều nằm trong dải tiêu chuẩn ứng với mức ý nghĩa 5% nên có thể kết luận phần dư của mơ hình có tính ổn định và vì thế mơ hình là ổn định.
Kết luận chương 3
Kết quả hồi quy bằng mơ hình phân phối trễ (ARDL) cho thấy rằng, đầu tư công và đầu tư tư nhân có tác động tích cực đến tăng trưởng kinh tế tỉnh Bình Thuận cả trong ngắn hạn và dài hạn và có ý nghĩa thống kê, trong đó: đầu tư tư nhân có tác động lớn hơn so với đầu tư công. Kết quả này là phù hợp với cơ sở lý thuyết về tăng trưởng kinh tế và phù hợp với các nghiên cứu thực nghiệm trước đây. Đây là cơ sở để kết luận và hàm ý một số chính sách nhằm nâng cao hiệu quả tác động của đầu tư công đến tăng trưởng kinh tế ở chương 4.
KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý CHÍNH SÁCH
4.1 Kết luận nghiên cứu
Kết quả nghiên cứu cho thấy các chuỗi dữ liệu dừng ở các mức sai phân khác nhau, bậc 0 và bậc 1, nghĩa là bậc tích hợp của các biến là I(0) và I(1), trong đó các biến LL tích hợp bậc 0 cịn các biến Lg, LIg, LIp tích hợp bậc 1. Theo Pesaran và Shin (1999), Hamuda và cộng sự (2013), Mehrara và Musai (2011), nếu như chúng ta khơng đảm bảo về thuộc tính về nghiệm đơn vị hay tính dừng của hệ thống dữ liệu, các biến khơng cùng mức liên kết I(1) hoặc I(0) thì áp dụng thủ tục ARDL là thích hợp nhất cho nghiên cứu thực nghiệm. Đề tài sử dụng phương pháp nghiên cứu ARDL là cách tiếp cận mới và phù hợp để đánh giá tác động của đầu tư công đối với tăng trưởng kinh tế trong mơ hình đa biến. Thơng qua thủ tục kiểm định đường bao (bound test) được phát triển bởi Pesaran (1997), bước đầu tiên của phương pháp ARDL, tác giả tìm thấy có sự tồn tại mối quan hệ đồng liên kết giữa các biến, hay nói cách khác là tồn tại mối quan hệ dài hạn giữa các biến trong mơ hình, làm cơ sở cho việc áp dụng kỹ thuật hồi quy đồng tích hợp để xác định mối quan hệ trong dài